(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211121961.9 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 任凌然　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 李辉　王维宁 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 40/205(2020.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 客户营销方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种客户营销方法及装置， 涉 及人工智能及大数据技术领域， 其中该方法包 括： 获取目标客户的收支信息； 通过预设的文本 特征提取模型从所述收支信息中提取出所述目 标客户的收入信息以及金融产品历史购买信息， 其中， 所述文本特征提取模型为根据HOG算法模 型训练得出的； 将所述收入信息以及所述金融产 品历史购买信息输入到预设的客户分类模型中， 得到所述目标客户的客户类型； 根据预设的客户 类型与金融产品之间的对应关系， 确定出所述目 标客户的客户类型对应的金融产品， 以根据确定 出的金融产品对 所述目标客户进行客户营销。 本 发明有助于提高对客户进行产品营销的效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115439158 A 2022.12.06 CN 115439158 A 1.一种客户营销方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标客户的收支信息； 通过预设的文本特征提取模型从所述收支信息中提取出所述目标客户的收入信息以 及金融产品历史购买信息， 其中， 所述文本特 征提取模型为 根据HOG算法模型训练得 出的； 将所述收入信 息以及所述金融产品历史购买信 息输入到预设的客户分类模型中， 得到 所述目标客户的客户类型； 根据预设的客户类型与金融产品之间的对应关系， 确定出所述目标客户的客户类型对 应的金融产品， 以根据确定出的金融产品对所述目标客户进行客户营销。 2.如权利要求1所述的客户营销方法， 其特征在于， 所述客户分类模型为根据支持向量 机算法模型训练得 出的。 3.如权利要求2所述的客户营销方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取第一训练样本， 其中， 所述第 一训练样本为标注出客户分类的客户数据， 所述客户 数据包括收入信息和金融产品历史购买信息； 根据所述第一训练样本对支持向量机算法模型进行训练， 得到所述 客户分类模型。 4.如权利要求1所述的客户营销方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取第二训练样本， 其中， 所述第二训练样本为标注出收入信息以及金融产品历史购 买信息的客户收支信息； 根据所述第二训练样本对HO G算法模型进行训练， 得到所述文本特 征提取模型。 5.如权利要求3所述的客户营销方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取预设的多个客户分类； 针对每个所述客户分类生成多个所述第一训练样本 。 6.如权利要求1所述的客户营销方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据确定出的金融产品生成金融产品推荐信 息， 进而将所述金融产品推荐信 息发送给 所述目标客户。 7.一种客户营销装置， 其特 征在于， 包括： 收支信息获取 单元， 用于获取目标客户的收支信息； 文本特征提取单元， 用于通过预设的文本特征提取模型从所述收支信 息中提取出所述 目标客户的收入信息以及金融产品历史购买信息， 其中， 所述文本特征提取模型为根据H OG 算法模型训练得 出的； 客户类型识别单元， 用于将所述收入信 息以及所述金融产品历史购买信 息输入到预设 的客户分类模型中， 得到所述目标客户的客户类型； 金融产品确定单元， 用于根据预设的客户类型与金融产品之间的对应关系， 确定出所 述目标客户的客户类型对应的金融产品， 以根据确定出的金融产品对所述目标客户进 行客 户营销。 8.如权利要求7所述的客户营销装置， 其特征在于， 所述客户分类模型为根据支持向量 机算法模型训练得 出的。 9.如权利要求8所述的客户营销装置， 其特 征在于， 还 包括： 第一训练样本获取单元， 用于获取第 一训练样本， 其中， 所述第一训练样本为标注出客 户分类的客户数据， 所述 客户数据包括收入信息和金融产品历史购买信息；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439158 A 2第一模型训练单元， 用于根据所述第一训练样本对支持向量机算法模型进行训练， 得 到所述客户分类模型。 10.如权利要求7 所述的客户营销装置， 其特 征在于， 还 包括： 第二训练样本获取单元， 用于获取第 二训练样本， 其中， 所述第二训练样本为标注出收 入信息以及金融产品历史购买信息的客户收支信息； 第二模型训练单元， 用于根据所述第二训练样本对HOG算法模型进行训练， 得到所述文 本特征提取模型。 11.如权利要求9所述的客户营销装置， 其特 征在于， 还 包括： 第一训练样本生成单元， 用于获取预设的多个客户分类， 并针对每个所述客户分类生 成多个所述第一训练样本 。 12.如权利要求7 所述的客户营销装置， 其特 征在于， 还 包括： 产品推荐单元， 用于根据确定出的金融产品生成金融产品推荐信息， 进而将所述金融 产品推荐信息发送给 所述目标客户。 13.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方 法。 14.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 6任一所述方法。 15.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 6任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439158 A 3